認(rèn)知行為模型首先檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的狀態(tài),然后根據(jù)觀察到的網(wǎng)絡(luò)條件和參數(shù)進(jìn)行調(diào)整、判決、執(zhí)行。認(rèn)知技術(shù)使得通信實(shí)體具有認(rèn)知周?chē)h(huán)境的能力,并能根據(jù)周?chē)h(huán)境的變化智能、自主、自適應(yīng)地動(dòng)態(tài)變化。將認(rèn)知的概念和功能引入現(xiàn)有的信息網(wǎng)絡(luò)就構(gòu)成了認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)。然而,以端到端QoS （Quality of Service）性能最優(yōu)化為目標(biāo)的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的研究在國(guó)內(nèi)外還都處于萌芽階段,僅有一個(gè)大致的網(wǎng)絡(luò)概念模型和少量認(rèn)知路由算法。認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中QoS機(jī)制的實(shí)現(xiàn),即資源預(yù)約、資源調(diào)度和管理等問(wèn)題至今還缺乏可行的解決方案。因此,本文將基于網(wǎng)絡(luò)行為模型,研究認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的QoS保障機(jī)制,本文是國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃（863計(jì)劃）課題的一部分。本文主要提出了三個(gè)算法和機(jī)制,包括基于蟻群算法的多徑路由并行傳輸協(xié)議、預(yù)留資源的自適應(yīng)借用策略、以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型。詳細(xì)內(nèi)容如下。（1）在認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中支持流媒體傳輸?shù)亩鄰铰酚伤惴ǚ矫?本文通過(guò)改進(jìn)蟻群算法,提出能夠規(guī)避和快速緩解擁塞的多徑路由協(xié)議命名為AMP算法。AMP算法在源節(jié)點(diǎn)和目的節(jié)點(diǎn)之間尋找多條獨(dú)立的可用路徑,并構(gòu)成有效傳輸路徑集。根據(jù)每條路徑上的帶寬資源和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載... 

【文章來(lái)源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
致謝
中文摘要
ABSTRACT
目錄
圖表清單
1 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)及其QoS機(jī)制的現(xiàn)狀
        1.2.1 認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的概述
        1.2.2 認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)框架
        1.2.3 認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)特征
        1.2.4 認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的QoS機(jī)制概述
    1.3 論文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)
2 智能QoS保障機(jī)制的文獻(xiàn)綜述
    2.1 多徑路由協(xié)議
        2.1.1 時(shí)延感知多徑路由協(xié)議
        2.1.2 具有可靠性的多徑路由協(xié)議
        2.1.3 最小代價(jià)多徑路由協(xié)議
        2.1.4 高效節(jié)能的多徑路由協(xié)議
        2.1.5 復(fù)合多徑路由協(xié)議
        2.1.6 如何選擇合適的多徑路由協(xié)議
    2.2 資源預(yù)留方案
        2.2.1 資源預(yù)留協(xié)議——RSVP
        2.2.2 基于RSVP的資源預(yù)留協(xié)議
        2.2.3 RSVP在移動(dòng)環(huán)境中的應(yīng)用
        2.2.4 其他方案
    2.3 流量預(yù)測(cè)模型
        2.3.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.2 混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        2.3.3 蟻群算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合
    2.4 小結(jié)
3 相關(guān)理論
    3.1 多徑路由協(xié)議
        3.1.1 多徑路由的定義及使用模式
        3.1.2 與單徑路由的比較
    3.2 蟻群算法相關(guān)理論
        3.2.1 蟻群算法原理
        3.2.2 蟻群算法的步驟
    3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論
        3.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展概述
        3.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征
        3.3.3 相關(guān)理論模型介紹
4 認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中基于蟻群算法的多徑路由機(jī)制(AMP算法)
    4.1 蟻群路由算法
    4.2 AMP算法思路的提出
    4.3 AMP算法
        4.3.1 AMP算法的網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)
        4.3.2 AMP算法的路由約束
        4.3.3 AMP算法的步驟
    4.4 AMP算法的仿真分析
        4.4.1 網(wǎng)絡(luò)丟包率
        4.4.2 網(wǎng)絡(luò)時(shí)延
        4.4.3 剩余帶寬
    4.5 本章小結(jié)
5 自適應(yīng)的預(yù)留資源借用策略(RBFR策略)
    5.1 RBFR策略的思路提出
    5.2 RBFR策略的系統(tǒng)模型建立
        5.2.1 模型中的資源分類(lèi)
        5.2.2 模型假設(shè)及參數(shù)說(shuō)明
    5.3 RBFR策略
        5.3.1 RBFR策略的資源分配規(guī)則
        5.3.2 RBFR策略的功能模塊
        5.3.3 RBFR策略的步驟
        5.3.4 RBFR策略的額外資源歸還
    5.4 RBFR策略的仿真分析
        5.4.1 仿真參數(shù)和場(chǎng)景
        5.4.2 仿真結(jié)果和分析
    5.5 本章小結(jié)
6 基于蟻群算法的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型(Ant Double-BP模型)
    6.1 Ant Double-BP模型概述
    6.2 Ant Double-BP模型的思路設(shè)計(jì)
    6.3 Ant Double-BP模型的框架及具體步驟
    6.4 蟻群算法訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)權(quán)值
    6.5 Ant Double-BP模型的仿真分析
        6.5.1 BP1網(wǎng)絡(luò)剔除異常數(shù)據(jù)階段
        6.5.2 小波分解階段
        6.5.3 流量預(yù)測(cè)階段
    6.6 本章小結(jié)
7 總結(jié)
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]考慮負(fù)荷周期性和變化率的短期電價(jià)預(yù)測(cè)[J]. 劉玉嬌,蔣傳文.  電機(jī)與控制學(xué)報(bào). 2010(06)
[3]面向認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的用戶(hù)QoS動(dòng)態(tài)自配置方法[J]. 馮光升,王慧強(qiáng),馬春光,李冰洋,趙倩.  通信學(xué)報(bào). 2010(03)
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[9]基于路徑分段的MANET自適應(yīng)多徑路由協(xié)議[J]. 吳大鵬,甄巖,武穆清.  電子與信息學(xué)報(bào). 2009(03)
[10]基于資源預(yù)測(cè)的網(wǎng)格資源預(yù)留機(jī)制研究[J]. 童一飛,李東波.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2009(02)

博士論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的人民幣匯率預(yù)測(cè)研究[D]. 丁暉.湖南大學(xué) 2008

碩士論文
[1]移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)留QoS技術(shù)研究[D]. 張知皦.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2003



本文編號(hào)：3535081